(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリの充放電電流を検出する充放電検出手段と、
前記バッテリの端子電圧を検出する端子電圧検出手段と、
前記充放電検出手段で検出した充放電電流および前記端子電圧検出手段で検出した端子電圧に基づき、前記バッテリのバッテリ等価回路を用いて前記バッテリの開放電圧を推定し、この開放電圧をもとに前記バッテリの開放電圧−充電率特性から開放電圧法充電率を推定する開放電圧法充電率推定手段と、
入力ｕを前記バッテリの充放電電流とし、状態変数xを前記バッテリの充電率とし、出力ｙを前記充電率および前記充放電電流とした場合に、前記電流の揺らぎζを考慮した拡大系の状態変数を
0005393837.tif 000012
とした拡大系の離散状態空間モデル
0005393837.tif 000013
（ｋ：離散時間の時刻、Δｔ：サンプリング周期、FCC：満充電容量、ｖ：プロセス・ノイズ、ｗ：センサノイズ）を電流積算モデルとして、前記充放電電流検出手段で検出した充放電電流を入力して前記状態変数としての充電率を求め、該充電率をさらに入力した誤差修正値に基づいて修正して電流積算法充電率を求める電流積算法充電率推定手段と、
該電流積算法充電率推定手段で得た電流積算法充電率と前記開放電圧法充電率推定手段で推定した開放電圧法充電率と比較することにより、前記電流積算法充電率を修正する前記誤差修正値を算出し、該誤差修正値を前記電流積算法充電率推定手段へ入力する誤差修正値算出手段と、
を備えたことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のバッテリの充電率推定装置において、
前記誤差修正値算出手段は、カルマン・フィルタを有して、前記電流積算法充電率と前記開放電圧法充電率との差にカルマン・ゲインを掛けて前記誤差修正値を得る、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気自動車等に用いるバッテリの充電率を推定するバッテリの充電率推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、電気自動車やハイブリッド電気自動車などでは、これらの車両を駆動する電気モータへ電力を供給したり、制動時のエネルギを発電機として機能させる電気モータから、あるいは地上に設置した電源から、充電して電気エネルギを蓄積したりするため、リチャージャブル・バッテリ（二次電池）が用いられる。
【０００３】
この場合、長期にわたってバッテリを最適な状態に保つためには、バッテリの状態、とりわけ充電率（SOC:  State of Charge）を常にモニタして、バッテリ・マネージメントを行う必要がある。
従来の充電率検出方法としては、バッテリの電圧や電流などの出入りを時系列データですべて記録し、これらのデータを用いて電流を時間積分して現時点での電荷量を求め、バッテリに充電された電荷の初期値と満充電容量を用いて充電率を求める電流積算法（クーロン・カウント法あるいは逐次状態記録法ともいう）や、バッテリの入力電流値と端子電圧値を入力し、バッテリ等価回路モデルを用いてモデルの状態量である開放電圧値を逐次推定し、この開放電圧値から充電率を推定する開放電圧法が知られている。
【０００４】
上記各方法には一長一短があり、前者の電流積算法は、短時間での充電率の推定にあっては、開放電圧値を用いて充電率を推測する後者の開放電圧法より精度が高いものの、常時観測が必要である上、時間が経つにつれ誤差が集積されて精度が悪くなっていく。これに対し、後者の開放電圧法では、常時観測は必要ないものの、充電率の変化に対する開放電圧の変動が小さいため、短時間における充電量の変動量を推定するには、前者の電流積算法に劣っている。
そこで、これらの方法で得られた充電率の推定誤差を補正していくことで、充電率の推定精度を向上させようとする方法が従来から知られている。
【０００５】
このような従来のバッテリの充電率推定装置の一つとしては、適応デジタル・フィルタを用いてバッテリの放電電流と端子電圧を基に開放電圧法を用いて推定した開放電圧推定値によりバッテリの充電率を算出し、この充電率に基づいてバッテリに充電されている電気量の変化量を算出する第１電気量算出検手段と、電流積算法でバッテリの充放電電流を時間積算してこの積算値に基づいてバッテリに充電されている電気量の変化量を算出する第２電気量算出手段と、これら両算出手段でそれぞれ求めた電荷量の変化の差分から放電電流計測器の計測値誤差であるオフセット量を推定するオフセット量推定手段と、を備え、オフセット量分を補正することにより放電電流計測器の計測値誤差を小さく抑えることで電流検出値の精度を上げるようにして、充電率等のバッテリの内部状態の推定精度を向上させるようにしたものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、従来の他のバッテリの充電率推定方法としては、バッテリ情報（電流値、電圧値、温度値）を測定するバッテリ情報取得段階と、電圧値を用いて補正した補正電流値を積算して電流積算値を算出する電流補正段階と、補正電流値を積算して電流積算値を算出し、さらに電流積算値とバッテリ充放電効率が反映された電流積算容量を算出する積算容量算出段階と、バッテリ情報から算出したバッテリの順電圧容量に基づき、電流積算容量の補正の可否を判定する補正可否判定段階と、この判定結果に応じて電流積算容量を補正あるいは補正せずにバッテリの残存容量を求める積算補正段階と、を実行して、バッテリ情報の測定誤差を補正して充電率算出の精度を向上させるようにしたものするものが知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−２０３８５４号公報
【特許文献２】特開２００９−２５０９７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記両従来発明にあっては、以下の問題点をそれぞれ有している。
すなわち、上記前者の従来の充電率推定装置にあっては、電流積算値法と適応デジタル・フィルタを用いた開放電圧法とを用いてそれぞれ推定した電気量の変化量を比較し、これらの差分から電流検出部の誤差値（電流測定値のオフセット量）を推定している。
しかしながら、これらの方法で求めた電気量などの推定値はそれぞれ異なった統計的特徴を有しているので、上記方法で得た電気量の変化量をそのまま比較し合っても、上記統計的特徴に起因した誤差を避けることはできず、高精度で放電電流計測器の検出誤差を推定することはできない。また、バッテリ内部の化学反応の不確かさによるバッテリ内の電流の揺らぎがある。その結果、バッテリの充電率の推定精度も低下してしまうといった問題がある。
【０００９】
また、上記後者の従来の充電率推定方法にあっては、放電電流計測器の特性が使用時間・使用状況・使用環境などによって変化して行く上、計測器自体の個体差によるばらつきを避けることができない。それにもかかわらず、この従来方法にあっては、すべての放電電流計測器が同じ特性を有するものと仮定して上記推定を行っているので、実際の特性との相違に起因した検出値の誤差には対応できず、高い精度で放電電流計測器の検出誤差を推定することはできない。また、バッテリ内部の化学反応の不確かさによるバッテリ内の電流の揺らぎがある。その結果、この方法でもバッテリの充電率も高精度に推定することは難しいといった問題がある。
【００１０】
本発明は、上記不具合に鑑みなされたもので、その目的は充放電電流検出手段の特性の変動やばらつき、またバッテリ内の電流の揺らぎにもかかわらず、高精度でバッテリの充電率の推定ができるようにしたバッテリの充電率推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この目的のため、請求項１の本発明によるバッテリの充電率推定装置は、
バッテリの充放電電流を検出する充放電検出手段と、
バッテリの端子電圧を検出する端子電圧検出手段と、
充放電検出手段で検出した充放電電流および端子電圧検出手段で検出した端子電圧に基づき、バッテリのバッテリ等価回路を用いてバッテリの開放電圧を推定し、この開放電圧をもとにバッテリの開放電圧−充電率特性から開放電圧法充電率を推定する開放電圧法充電率推定手段と、
入力uをバッテリの充放電電流とし、状態変数xをバッテリの充電率とし、出力ｙを充電率および充放電電流とした場合に、電流の揺らぎζを考慮した拡大系の状態変数を
0005393837.tif 000002
とした拡大系の離散状態空間モデル
0005393837.tif 000003
（ｋ：離散時間の時刻、Δｔ：サンプリング周期、FCC：満充電容量、ｖ：プロセス・ノイズ、ｗ：センサノイズ）を電流積算モデルとして、充放電電流検出手段で検出した充放電電流を入力して状態変数としての充電率を求め、この充電率をさらに入力した誤差修正値に基づいて修正して電流積算法充電率を求める電流積算法充電率推定手段と、
電流積算法充電率推定手段で得た電流積算法充電率と開放電圧法充電率推定手段で推定した開放電圧法充電率と比較することにより、電流積算法充電率を修正する誤差修正値を算出し、この誤差修正値を電流積算法充電率推定手段へ入力する誤差修正値算出手段と、
を備えた、
ことを特徴とする。
【００１２】
請求項２の本発明によるバッテリの充電率推定装置は、
請求項１のバッテリの充電率推定装置において、
誤差修正値算出手段が、カルマン・フィルタを有して、電流積算法充電率と開放電圧法充電率との差にカルマン・ゲインを掛けて得た誤差修正値を算出する、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１の本発明のバッテリの充電率推定装置にあっては、充放電電流検出手段の特性の変動やばらつき、またバッテリ内の電流の揺らぎにもかかわらず、バッテリの充電率を高精度で推定ができる。
【００１４】
請求項２の本発明のバッテリの充電率推定装置にあっては、カルマン・フィルタを用いることで、簡単に電流積分法充電率を修正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施例１に係るバッテリの充電率推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１のバッテリの充電率推定装置で用いるバッテリ等価回路モデルを示す図である。
【図３】実施例１のバッテリの充電率推定装置のシミュレーションにおいて、図２のバッテリ等価回路モデルでの抵抗やコンデンサの値をまとめた表を示す図である。
【図４】図２のバッテリ等価回路モデルの充電率−開放電圧特性を示す図である。
【図５】シミュレーションで用いる充放電電流、端子電圧の波形と充電率の真値の波形を示す図である。
【図６】条件１でのシミュレーションにおいて、電流積算法により推定した充電率、開放電圧法により推定した充電率、センサ・フュージョンにより推定した充電率を比較して示した図である。
【図７】条件１でのシミュレーションにおいて、電流積算法により推定した場合の誤差、開放電圧法により推定した場合の誤差、センサ・フュージョンにより推定した場合の誤差を比較して示した図である。
【図８】条件２でのシミュレーションにおいて、電流積算法により推定した充電率、開放電圧法により推定した充電率、センサ・フュージョンにより推定した充電率を比較して示した図である。
【図９】条件２でのシミュレーションにおいて、電流積算法により推定した場合の誤差、開放電圧法により推定した場合の誤差、センサ・フュージョンにより推定した場合の誤差を比較して示した図である。
【図１０】条件６でのシミュレーションにおいて、電流積算法により推定した充電率、開放電圧法により推定した充電率、センサ・フュージョンにより推定した充電率を比較して示した図である。
【図１１】条件６でのシミュレーションにおいて、電流積算法により推定した場合の誤差、開放電圧法により推定した場合の誤差、センサ・フュージョンにより推定した場合の誤差を比較して示した図である。
【図１２】シミュレーション結果を各推定方法で比較して示した図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を、図面に示す実施例に基づき詳細に説明する。
【実施例１】
【００１７】
実施例１のバッテリの充電率推定装置は、本実施例では、内燃エンジンと駆動用の電気モータを備えたハイブリッド自動車（HEV:  hybrid Electric Vehicle）に搭載されて駆動用の電気モータや電気装置を稼働するため、これらに電力を供給するバッテリに接続されて、このバッテリの充電率を推定するものである。
【００１８】
まず、実施例１のバッテリの充電率推定装置の全体構成を図１に基づいて説明する。
同図に示すように、バッテリＢに接続された充電率推定装置は、充放電電流検出部１と、端子電圧検出部２と、電流積算法充電率推定部３と、開放電圧法充電率推定法４と、減算器５と、カルマン・フィルタ６と、を有する。
【００１９】
バッテリＢは、リチャージャブル・バッテリであり、本実施例にあっては、たとえばリチウム・イオン・バッテリを用いるが、これに限られることはなく、ニッケル・水素バッテリ等、他の種類のバッテリを用いてもよいことは言うまでもない。
【００２０】
充放電電流検出部１は、バッテリＢから図示しない電気モータ等へ電力を供給する場合の放電電流ｉの大きさ、および制動時に電気モータを発電機として機能して制動エネルギの一部を回収したり地上の電源設備から充電したりする場合の充電電流ｉの大きさを検出するもので、たとえば、シャント抵抗等を使ってバッテリＢに流れる充放電電流値ｉを検出する。
検出した充放電電流値ｉは、入力信号として電流積算法充電率推定部３と開放電圧法充電率推定法４との双方に入力される。
なお、電流検出部１は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用でき、本発明の充放電電流検出手段に相当する。
【００２１】
端子電圧検出部２は、バッテリＢの端子間の電圧を検出するものであり、ここで検出した端子電圧値ｖは開放電圧法充電率推定法４に入力される。
なお、電圧検出部２は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用でき、本発明の端子電圧検出手段に相当する。
【００２２】
電流積算法充電率推定部３は、充放電電流検出部１で検出された充放電電流値ｉとカルマン・フィルタ６で得られた誤差修正値とが入力されて、まず電流積算モデルにて揺らぎを考慮した電流を入力として、状態変数としての電流積算法充電率を求めるとともに、次いで入力された誤差修正値に基づいて電流積算法充電率を修正して、この修正した電流積算法充電率SOCｉを得る。
ここで、電流積算法充電率SOCｉは、真の充電率SOCｔｒｕｅに誤差ｎｉが重畳された値になっている。
この電流積算法充電率SOCｉは、減算部５に入力される。
なお、電流積算法充電率推定部３での上記処理演算の詳細は後で説明する。
また、電流積算法充電率推定部３は、本発明の電流積算法充電率推定手段に相当する。
【００２３】
開放電圧法充電率推定部４は、充放電電流検検出部１から得られた充放電電流値ｉと、端子電圧検出部２から得られた端子電圧値ｖと、に基づき、バッテリＢの図２に示すバッテリ等価回路モデルを用いて図示しないカルマン・フィルタでバッテリＢの開放電圧値OCV（Open Circuit Voltage）を推定する。
開放電圧法充電率推定部４には、あらかじめ実験で求めた図４に示すバッテリＢの開放電圧−充電率の関係データが記憶してあり、この関係データを用いて上記推定した開放電圧値OCVから、対応する開放電圧法充電率SOCｖを求める。なお、この開放電圧法充電率SOCｖは、バッテリＢの真の充電率SOCtrueにノイズｎｖが重畳された値となっている。
この開放電圧法充電率SOCｖは、減算器５に入力される。
また、開放電圧法充電率推定部４は、本発明の開放電圧法充電率推定手段に相当する。
【００２４】
開放電圧法充電率推定部４のカルマン・フィルタでは、バッテリＢのバッテリ等価回路モデルに、実際のバッテリＢと同じ入力（充放電電流やバッテリ温度など）を入力し、その出力（端子電圧）を比較して、両者に差があれば、この差にカルマン・ゲインを掛けてフィードバックし、誤差が最小になるようにバッテリ等価回路モデルを構成する抵抗やコンデンサの値を修正していく。これを逐次繰り返して、真の内部状態量である開放電圧値OCVなどを推定する。
【００２５】
一方、図２に示すバッテリ等価回路モデルは、本実施例では、フォスタ型ＲＣ梯子回路を用いる。
この回路は、バッテリＢの電解液抵抗と結線によるオーム抵抗等の直流成分を設定する抵抗ｒ０に、速い応答を表す電荷移動抵抗ｒ１、ｒ２とコンデンサＣ１、Ｃ２とからなるそれぞれの並列回路、および遅い応答を表す拡散過程抵抗ｒ３、ｒ４とコンデンサＣ３、Ｃ４とからなるそれぞれの並列回路で構成された４つの並列回路を直列接続したものである。
図２に示しているように、上記回路にあっては、各平列回路はそれぞれ電圧ｅ１、ｅ２、ｅ３、ｅ４を有し、端子電圧ｖは、開放電圧OCVに過電圧η（＝ｒ０×ｉ＋ｅ１＋ｅ２＋ｅ３＋ｅ４）を加算した値となる。
【００２６】
減算器５は、開放電圧法充電率推定部４で得た開放電圧法充電率SOCｖから電流積算法充電率推定部３で得た電流積算法充電率SOCｉを減算して誤差の差分（ｎｖ―ｎｉ）を得る。
この誤差の差分は、カルマン・フィルタ６に入力する。
【００２７】
カルマン・フィルタ６は、減算器５から入力された誤差の差分（ｎｖ―ｎｉ）にカルマン・ゲインを掛けてこの誤差修正値を得、これを電流積算法充電率推定部３に入力する。
なお、このカルマン・フィルタ６では、電流積算法充電率SOCｉの誤差ｎｉがゼロとなるようにカルマン・ゲインを調整してフィードバックする。
また、減算部５とカルマン・フィルタ６とは、本発明の誤差修正値算出手段に相当する。
【００２８】
次に、電流積算法充電率推定部３で実行される処理について、以下に説明する。
ここでは、開放電圧法で推定した充電率SOCｖを使って電流積算法の計算に修正を加えることで全体をシンプルな構成にすることが可能となる。そのためのカルマン・フィルタ・モデルを考える。
【００２９】
まず、式（１）のような電流積算モデルを考える。
【数１】
0005393837.tif 000004
ここで、SOCは充電率、ｉは充放電電流、FCCは満充電容量、Δｔはサンプリング周期である。また、添え字ｋは、離散時間の時刻を表す。
【００３０】
上記式（１）において、状態変数ｘ、入力ｕ、出力ｙを、それぞれ以下のように定義する。
【数２】
0005393837.tif 000005
【００３１】
上記式において、特に、出力を充電率SOCと充放電電流ｉとの２つにしている。
すなわち、開放電圧法で推定した充電率SOCと、充放電電流検出部２で検出した充放電電流ｉとの２つを観測量として考え、それらにそれぞれ正規白色性のセンサ・ノイズが乗っているものとする。
【００３２】
このとき、離散時間状態空間モデルは、プロセス・ノイズをν、センサ・ノイズをwとして、
【数３】
0005393837.tif 000006
と表される。なお、ここで、状態変数ｘは充電率、また入力ｕは電流である。
【００３３】
次に、電流に関するプロセス・ノイズを考えるために、このモデルを拡大系に書き換える。
すなわち、拡大系の状態変数ｚを、
【数４】
0005393837.tif 000007
とすると、拡大系の離散時間状態空間モデルは、
【数５】
0005393837.tif 000008
となる。
ただし、ζは電流に関するプロセス・ノイズ、すなわち電流の揺らぎである。
この電流の揺らぎを追加したモデルに対してカルマン・フィルタを適用することで、より良い充電率を推定することが可能とする。
【００３４】
ここで、電流に関するプロセス・ノイズζの意味づけを説明すると、そもそもバッテリ外部に流れている電流とバッテリ内部を流れている電流とが等しいとは限らない。
バッテリでは複雑な電気化学反応が行われており、バッテリ内部で局所的な電流の偏りが存在し、見かけ上、電荷が生成したり消滅したりすることが考えられる。
これをモデルで表すことは難しいものの、この場合、たとえばバッテリ内部を流れる電流をバッテリの状態変数の１つと考え、そこに正規白色性のプロセス・ノイズ（平均値０）が乗っているものと考えることができる。
【００３５】
すなわち、次式のように定式化することができる。
【数６】
0005393837.tif 000009
バッテリ内部を流れる電流と電気化学反応との間には密接な関係が存在するので、式（５）のように電流を入力としてシステムに影響されないと仮定するよりも、式（８）のようにプロセス・ノイズが存在すると仮定した方が、現実に合うものと考えられる。
なお、実際の設計にあっては、この電流のプロセス・ノイズは、調整パラメータとして試行錯誤的に決めることになる。
【００３６】
次に、上記実施例１の充電率推定装置の有効性につき、シミュレーションを行った結果を示す。
まず、シミュレーションでは、満充電容量6.5AhのHEV用バッテリを模擬したバッテリ・モデルに対して、HEVの実際の走行電流波形を入力して得られた電流・端子電圧を用いた。
ここで、HEV用バッテリを模擬したバッテリ・モデルとは、図２の等価回路モデルで図３に示す値を持ち、図４に示す開放電圧−充電率特性を有するものである。
なお、満充電容量の単位Ahは、電荷量の単位で、１Ah＝3600C（クーロン）である。
【００３７】
このときの電流・端子電圧の波形と充電率の真値を図５に示す。同図においては、横軸に時間を、上段に充放電電流を、中段に端子電圧を、下段に充電率の真値をそれぞれ示してある。この波形は主に市街地における渋滞の中を走行して頻繁に加減速を行う場合の波形である。
なお、HEVでは、回生ブレーキによる充電に加え内燃機関による発電によって充電率は50％近辺に制御されるのが特徴であり、この点が走行中には回生ブレーキ以外に充電されることがないEVと大きく違う点である。
【００３８】
本シミュレーションでは、以下の３つの推定手法を比較する。すなわち、
(a) 電流積算法
(b) カルマン・フィルタを用いた開放電圧法
(c) 本発明、したがって本実施例の上記両方法を融合させた、いわゆるセンサ・フュージョン法
である。
【００３９】
また、与えた条件は次の７通りである。理想的な状況下を想定した条件１以外はすべて最悪値を想定している。
＜条件１＞  量子化誤差やセンサ・ノイズ以外に誤差がない場合
＜条件２＞  電流センサに＋５Aのオフセット誤差がある場合
＜条件３＞  電流センサに−５Aのオフセット誤差がある場合
＜条件４＞  開放電圧に＋0.2Vの初期値誤差がある場合
＜条件５＞  開放電圧に−0.2Vの初期値誤差がある場合
＜条件６＞  電圧センサに＋40mVのオフセット誤差がある場合
＜条件７＞  電圧センサに−40mVのオフセット誤差がある場合
【００４０】
なお、量子化誤差およびセンサ・ノイズなどの実際のHEV／EV用センサに即した処理を、電流・端子電圧波形に加えている。たとえば、電流センサは、ノイズを平均値0A、分散0.5Aとして印加し、量子化幅0.7Aで量子化している。また電圧センサは、ノイズを平均値0V、分散20mVとして印加し、量子化幅20mVで量子化している。また、サンプリング周期は0.1秒とした。
【００４１】
また、カルマン・フィルタのプロセス・ノイズの分散Q、センサ・ノイズの分散R、状態変数の推定値の初期値x0、共分散P０の４つを設定する。
【００４２】
開放電圧法で用いるカルマン・フィルタの設定を以下に示す。
【数７】
0005393837.tif 000010
【００４３】
次に、センサ・フュージョン法で用いるカルマン・フィルタの設定を以下に示す。
【数８】
0005393837.tif 000011
ただし、SOCinitialは測定した充電率の初期値である。したがって、たとえば条件４〜条件７では誤差が加わった値を初期値として与えることになる。
【００４４】
シミュレーション結果について、各推定法による結果を比較し、以下に説明する。
条件１のシミュレーションの充電率推定結果を図６に、またそのときの誤差の絶対値を図７にそれぞれ示す。
なお、図６において、横軸は時間、縦軸の上段は電流積算法により推定した充電率、中段はカルマン・フィルタを用いた開放電圧法により推定した充電率、下段はセンサ・フュージョン法により推定した充電率を、それぞれ示す。
また、図７において、横軸は時間、縦軸の上段は電流積算法により推定した充電率の誤差、中段はカルマン・フィルタを用いた開放電圧法により推定した充電率の誤差、下段はセンサ・フュージョン法により推定した充電率の誤差を、それぞれ示す。
この場合、センサ・フュージョン法では,充電率がほぼ真値に収束していることが分かる。
【００４５】
条件２のシミュレーションの充電率推定結果を図８に、またそのときの誤差の絶対値を図９にそれぞれ示す。
これらの図８、９にあっても、図６、７と同じように、横軸に時間、縦軸に各推定法による充電率および誤差がそれぞれ表してある。
この結果から分かるように、電流積算法では充電率が発散してしまっており、また開放電圧法では充電率がノイズをともないつつも真値近辺にとどまっているが、センサ・フュージョン法ではそれらを融合して高い精度で充電率を推定できていることが分かる。
【００４６】
条件６のシミュレーションの充電率推定結果を図１０に、またそのときの誤差の絶対値を図１１にそれぞれ示す。
これらの図１０、１１にあっても、図６、７と同じように、横軸に時間、縦軸に各推定法による充電率および誤差がそれぞれ表してある。
この条件の場合、いずれの方法でも、真値近傍にはあるものの、上記条件１、２の場合に比べて推定精度があまり良くない。
すなわち、電流積算法ではオフセット誤差が発生している。これは初期値の取得に電圧センサを使用しているため電圧センサのオフセット誤差が影響していることによる。開放電圧法では、他の条件の場合と同様に、ノイズを多く含んでいる。センサ・フュージョン法では、収束後も電流積算法と同程度のオフセット誤差が生じている。
ただし、以下に説明するように、この場合、推定精度が悪化したとしても、実用上は問題ないレベルである。
【００４７】
すなわち、条件６での上記推定誤差悪化の原因は、開放電圧法にある。電圧センサのオフセット誤差の影響が、開放電圧法の充電率推定のオフセット誤差という形で出てしまっているためであって、オフセット誤差が生じている電流積算法と合わせても修正がなされないことになる。
条件１、２では、開放電圧法がノイズは含みつつもオフセット的な誤差はない推定値を出していたため、センサ・フュージョン法で修正することができていた。本発明、したがって本実施例では、もともと開放電圧法で推定した充電率には正規白色性のノイズのみが乗っているものと仮定しており、そこにオフセット誤差が入ってくると対応できないからである。
【００４８】
しかしながら、すべての条件における充電率の推定結果を示した図１２の表から分かるように、条件６の場合のように電圧センサのオフセット誤差が±40ｍVといった最悪値を与えても充電率の推定精度は3％程度までにしか悪化しておらず、実用上は問題ない。
なお、図１２の表では、各推定法について、充電率の真値から誤差の二乗平均平方根（RMSE：Root Mean Square Error）をまとめている。ただし、RMSEの計算にあたっては、初期の推定値の収束にかかる時間を考慮して、100秒から1,000秒までの時間における推定結果のみを計算に用いている。
この表から、電流積算法による充電率の精度が極端に悪くなる場合でも、センサ・フュージョン法によって高い精度で充電率を推定することができることが分かる。
【００４９】
以上、本発明を上記各実施例に基づき説明してきたが、本発明はこれらの実施例に限られず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で設計変更等があった場合でも、本発明に含まれる。
【００５０】
たとえば、本発明のバッテリの充電率推定装置は、ハイブリッド電気自動車だけでなく、電気自動車やその他バッテリを用いてその充電率を推定するものにも適用することができる。
【符号の説明】
【００５１】
Ｂ      バッテリ
１      充放電電流検出部（充放電電流検出手段）
２      端子電圧検出部（端子電圧検出手段）
３      電流積算法充電率推定部（電流積算法充電率推定手段）
４      開放電圧法充電率推定部（開放電圧法充電率推定手段）
５      減算部（誤差修正値算出手段）
６      カルマン・フィルタ（誤差修正値算出手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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